Системы искусственного интеллекта. Учебно-практическое пособие [В. Ю. Яньков] (doc) читать постранично


МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
ТЕХНОЛОГИЙ И УПРАВЛЕНИЯ
(образован в 1953 году)

Кафедра информационных технологий

Дистанционное
обучение

Информ-05.03.2102.зчн. плн. Информ-05.03.2202.зчн. плн.
Информ-05.03.2102.зчн. скр. Информ-05.03.2202.зчн. скр.
Информ-05.03.2102.очн. плн. Информ-05.03.2202.очн. плн.
Информ-05.03.2102.очн. скр. Информ-05.03.2202.очн. скр.
Информ-05.03.2102.очн/зчн.плн. Информ-5.03.2202.очн/зчн.плн.
Информ-05.03.2102.очн/зчн.скр. Информ-5.03.2202.очн/зчн.скр.


В. Ю. ЯНЬКОВ, А.М. ИГЛИЦКИЙ
СИСТЕМЫ ИСКУССТВЕННОГО
ИНТЕЛЛЕКТА

Учебно-практическое пособие
для студентов специальностей 2102 и 2202
всех форм обучения







www.msta.ru




Москва 2004 4104



УДК 007001.33(075.8)


© Яньков В.Ю. Иглицкий А.М. Системы искусственного интеллекта. Учебно-практическое пособие. М.,МГУТУ, 2004



В учебно-практическом пособии профессора В. Ю. Янькова и доцента А.М. Иглицкого в кратком и систематическом виде изложено содержание курса «Системы искусственного интеллекта». После каждой главы даны вопросы и тесты, позволяющие контролировать степень усвоения материала. Имеется словарь основных понятий.



Пособие предназначено для студентов спец. 2102,2202 всех форм обучения.


Авторы: Яньков Владимир Юрьевич, Иглицкий Александр Михайлович.

Рецензенты:
проф. МГУПБТ, д.т.н. Сапфиров С. Г.,
проф. МГУПБТ, д.т.н. Бородин А.В.












Редактор: Свешникова Н.И.




© Московский государственный университет технологий и управления, 2004
109004, Москва, Земляной Вал,73.

СОДЕРЖАНИЕ Стр.
Введение 4
Глава 1.Основные понятия систем искусственного интеллекта 5
1.1. Основные понятия 5
1.2. Прямая и обратная цепочки рассуждений. 8
1.3. Агенты и среды 8
Вопросы для самопроверки к главе 1 11
Тесты к главе 1 11
Глава 2.Математический аппарат, используемый в задачах
искусственного интеллекта 12
2.1. Логика высказываний 12
2.1.1. Синтаксис логики высказываний 14
2.1.2. Семантика логики высказываний 14
2.1.3. Общезначимые формулы и их роль 15
2.2. Нечеткие множества 17
2.2.1.Операции с нечеткими множествами 18
Вопросы для самопроверки к главе 2 20
Тесты к главе 2 20
Глава 3. Логические рассуждения 20
3.1.Рассуждения в пространстве состояний среды 21
3.1.1. Постановка задачи 22
3.1.2. Формализация вывода средствами логики высказываний 22
3.1.3. Поиск решения 24
3.2.Нечеткий логический вывод 25
Вопросы для самопроверки к главе 3 29
Тесты к главе 3 29
Глава 4. Стратегии поиска 30
4.1. Оценки успеха при поиске цели 30
4. 2. Слепой поиск 32
4.2.1. Поиск в ширину 32
4.2.2. Монотонный поиск в ширину 33
4.2.3. Поиск в глубину 34
4.2.4. Ограниченный поиск в глубину 36
4.2.5. Итеративный поиск в глубину 36
4.2.6. Двунаправленный поиск 37
4.2.7. Сравнение стратегий поиска 38
4. 3. Направленный поиск 38
4.3.1. Поиск по критерию близости к цели 38
4.3.2. Поиск по критерию цены пути (А*-поиск) 40
4.3.3. Оптимизирующий итеративный поиск 42
Вопросы для самопроверки к главе 4 43
Тесты к главе 4 43
Ответы на тестовые задания 43
Тесты по дисциплине 44
Список рекомендуемой литературы 44
Словарь основных понятий 45




Введение
Что такое искусственный интеллект? Область знаний искусственного интеллекта пытается объяснить сущность интеллектуальных, умственных способностей человека. Искусственный интеллект занимается созданием интеллектуальных искусственных объектов с помощью компьютеров.
Сегодня системы искусственного интеллекта (СИИ) являются важнейшей составной частью в технологии современных производств.
Главная проблема, стоящая перед предприятием (в смысле управления), – это проблема преодоления сложности. Как известно, сложности управления возникают тогда, когда приходится делать выбор из множества возможных решений. Это может быть инженерный выбор решения (как проектировать данное изделие), выбор расписания (как это изделие производить) и т. д.
Управление производством требует обработки большого объема информации. Проблема получения информации с объектов, функционирующих в реальном масштабе времени, в настоящее время решена. Но это породило другую проблему: как уменьшить долю информации до того уровня, который действительно необходим для принятия решения индивидуумом? В то же время следует отметить, что потеря информации, поступающей от объектов, работающих в реальном масштабе времени, может существенно сказаться на конечном результате.
Нехватка времени на принятие решения – еще одна проблема, которая проявляется, по мере усложнения производства.
Очень важный фактор - необходимость сохранения и распределения знаний отдельных опытных экспертов, полученных ими в процессе многолетней работы и большого практического опыта. Проблема извлечения знаний и их распределения- сегодня одна из главных проблем производственных организаций.
Таким образом, видим, что все перечисленные выше условия реализации